11.已知命题p:?x>0,ln(x+1)>0;命题q:若a>b,则a2>b2,下列命题为真命题的是( )
| A. | p∧q | B. | p∧¬q | C. | ¬p∧q | D. | ¬p∧¬q |
10.已知a∈R,i是虚数单位,若z=a+$\sqrt{3}$i,z•$\overline{z}$=4,则a=( )
| A. | 1或-1 | B. | $\sqrt{7}$或-$\sqrt{7}$ | C. | -$\sqrt{3}$ | D. | $\sqrt{3}$ |
9.设函数y=$\sqrt{4-{x}^{2}}$的定义域为A,函数y=ln(1-x)的定义域为B,则A∩B=( )
| A. | (1,2) | B. | (1,2] | C. | (-2,1) | D. | [-2,1) |
8.海水养殖场进行某水产品的新、旧网箱养殖方法的产量对比,收获时各随机抽取了100个网箱,测量各箱水产品的产量(单位:kg),其频率分布直方图如图:

(1)设两种养殖方法的箱产量相互独立,记A表示事件“旧养殖法的箱产量低于50kg,新养殖法的箱产量不低于50kg”,估计A的概率;
(2)填写下面列联表,并根据列联表判断是否有99%的把握认为箱产量与养殖方法有关:
(3)根据箱产量的频率分布直方图,求新养殖法箱产量的中位数的估计值(精确到0.01).
附:
K2=$\frac{n(ad-bc)^{2}}{(a+b)(c+d)(a+c)(b+d)}$.
(1)设两种养殖方法的箱产量相互独立,记A表示事件“旧养殖法的箱产量低于50kg,新养殖法的箱产量不低于50kg”,估计A的概率;
(2)填写下面列联表,并根据列联表判断是否有99%的把握认为箱产量与养殖方法有关:
| 箱产量<50kg | 箱产量≥50kg | |
| 旧养殖法 | ||
| 新养殖法 |
附:
| P(K2≥k) | 0.050 | 0.010 | 0.001 |
| k | 3.841 | 6.635 | 10.828 |
7.已知△ABC是边长为2的等边三角形,P为平面ABC内一点,则$\overrightarrow{PA}$•($\overrightarrow{PB}$+$\overrightarrow{PC}$)的最小值是( )
| A. | -2 | B. | -$\frac{3}{2}$ | C. | -$\frac{4}{3}$ | D. | -1 |
4.为了监控某种零件的一条生产线的生产过程,检验员每天从该生产线上随机抽取16个零件,并测量其尺寸(单位:cm).根据长期生产经验,可以认为这条生产线正常状态下生产的零件的尺寸服从正态分布N(μ,σ2).
(1)假设生产状态正常,记X表示一天内抽取的16个零件中其尺寸在(μ-3σ,μ+3σ)之外的零件数,求P(X≥1)及X的数学期望;
(2)一天内抽检零件中,如果出现了尺寸在(μ-3σ,μ+3σ)之外的零件,就认为这条生产线在这一天的生产过程可能出现了异常情况,需对当天的生产过程进行检查.
(ⅰ)试说明上述监控生产过程方法的合理性;
(ⅱ)下面是检验员在一天内抽取的16个零件的尺寸:
经计算得$\overline{x}$=$\frac{1}{16}\sum_{i=1}^{16}{x_i}$=9.97,s=$\sqrt{\frac{1}{16}\sum_{i=1}^{16}({x}_{i}-\overline{x})^{2}}$=$\sqrt{\frac{1}{16}(\sum_{i=1}^{16}{{x}_{i}}^{2}-16{\overline{x}}^{2})}$≈0.212,其中xi为抽取的第i个零件的尺寸,i=1,2,…,16.
用样本平均数$\overline{x}$作为μ的估计值$\hat μ$,用样本标准差s作为σ的估计值$\hat σ$,利用估计值判断是否需对当天的生产过程进行检查?剔除($\hat μ$-3$\hat σ,\hat μ$+3$\hat σ$)之外的数据,用剩下的数据估计μ和σ(精确到0.01).
附:若随机变量Z服从正态分布N(μ,σ2),则P(μ-3σ<Z<μ+3σ)=0.9974,0.997416≈0.9592,$\sqrt{0.008}$≈0.09.
(1)假设生产状态正常,记X表示一天内抽取的16个零件中其尺寸在(μ-3σ,μ+3σ)之外的零件数,求P(X≥1)及X的数学期望;
(2)一天内抽检零件中,如果出现了尺寸在(μ-3σ,μ+3σ)之外的零件,就认为这条生产线在这一天的生产过程可能出现了异常情况,需对当天的生产过程进行检查.
(ⅰ)试说明上述监控生产过程方法的合理性;
(ⅱ)下面是检验员在一天内抽取的16个零件的尺寸:
| 9.95 | 10.12 | 9.96 | 9.96 | 10.01 | 9.92 | 9.98 | 10.04 |
| 10.26 | 9.91 | 10.13 | 10.02 | 9.22 | 10.04 | 10.05 | 9.95 |
用样本平均数$\overline{x}$作为μ的估计值$\hat μ$,用样本标准差s作为σ的估计值$\hat σ$,利用估计值判断是否需对当天的生产过程进行检查?剔除($\hat μ$-3$\hat σ,\hat μ$+3$\hat σ$)之外的数据,用剩下的数据估计μ和σ(精确到0.01).
附:若随机变量Z服从正态分布N(μ,σ2),则P(μ-3σ<Z<μ+3σ)=0.9974,0.997416≈0.9592,$\sqrt{0.008}$≈0.09.
2.(1+$\frac{1}{x^2}$)(1+x)6展开式中x2的系数为( )
0 239621 239629 239635 239639 239645 239647 239651 239657 239659 239665 239671 239675 239677 239681 239687 239689 239695 239699 239701 239705 239707 239711 239713 239715 239716 239717 239719 239720 239721 239723 239725 239729 239731 239735 239737 239741 239747 239749 239755 239759 239761 239765 239771 239777 239779 239785 239789 239791 239797 239801 239807 239815 266669
| A. | 15 | B. | 20 | C. | 30 | D. | 35 |